4. Comprende que los patrones de asociación también pueden observarse en datos categóricos bivariables mostrando frecuencias y frecuencias relativas en una tabla de dos entradas. Crea e interpreta una tabla de dos entradas resumiendo datos sobre dos variables categóricas obtenidas de los mismos sujetos. Usa frecuencias relativas calculadas para hileras o columnas para describir una posible asociación entre las dos variables. Por ejemplo, reúne datos de alumnos de tu clase respecto de si tienen un horario para regresar a casa por la noche los días de clases o no y si tienen quehaceres domésticos asignados o no. ¿Hay pruebas de que los que tienen un horario de regreso también tienden a tener quehaceres?

A veces, podemos observar una situación y concluir, erróneamente, que una cosa causa otra. Por ejemplo, un niño podría mirar la luna cada noche, escuchar el sonido de los grillos y pensar que la luna causa ese sonido. De hecho, podría dar cientos de ejemplos que demuestren la coexistencia de la luna y el sonido. Sin embargo, el hecho de que dos cosas ocurran al mismo tiempo no significa, necesariamente, que una cause la otra.

Los estadísticos pueden ser así de divertidos. A veces pueden ser poco claros, engañosos e incluso pueden estar del todoequivocados. Por supuesto, también podría haber un vínculo legítimo entre dos datos que, al parecer, no están relacionados. Los estadísticos pueden experimentar lo suficiente para hallar la conexión, por más que no puedan explicarla.

Los alumnos deberían saber que los datos estadísticos pueden mostrarse de varias maneras, desde tablas de frecuencia hasta gráficos de barras y diagramas de dispersión, para hacer que la información sea más fácil de entender. Depende de los diferentes tipos de datos reunidos y de cómo se quiere que se interpreten: en totales o frecuencias. Los alumnos deberían saber cómo crear estas tablas y cómo leerlas.

Los alumnos también deberían saber que, según los datos, las tablas, los gráficos o los diagramas de dispersión, podrían hacer que las relaciones fueran más fáciles de ver. Pero, antes de sacar conclusiones sobre cómo interactúan estos factores, los alumnos deberían saber considerar cualquier factor y todos los factores que podrían afectar los datos.

Por ejemplo, un estudio muestra que los niños que tienen un horario de regreso más temprano suelen realizar más quehaceres domésticos. Si bien estos dos datos podrían estar relacionados, los alumnos deberían saber que tener más quehaceres nocausa el horario de regreso más temprano. ¿Se debe a padres estrictos? ¿Los niños pendencieros son castigados? O tal vez les gusta cortar el césped y lavar los platos. (Sí, ¡seguro!)

Aunque los alumnos pueden plantear distintas maneras de explicar las tendencias que observan en datos estadísticos, deberían saber que no pueden determinar concluyentemente que una cosa causa la otra sin analizar el resto de los factores que intervienen.